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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于区块链和联邦强化学习的自动驾驶车可信换道方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115660077B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211224957.5，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权一种基于区块链和联邦强化学习的自动驾驶车可信换道方法是由范博;董祎伟;李同飞;徐佳怡设计研发完成，并于2022-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区块链和联邦强化学习的自动驾驶车可信换道方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于区块链和联邦强化学习的自动驾驶车可信换道方法，本发明保证道路中自动驾驶车在不泄露本地数据的情况下进行联合训练。模型上传与下载过程基于区块链进行保护。本发明实例中，为了确保本地联邦强化学习训练结果的可信性，引入见证车对参与联邦强化学习训练的结果进行认证。另外提出基于任务的自动驾驶车评价模型和基于声誉的边缘计算节点评价模型。

本发明授权一种基于区块链和联邦强化学习的自动驾驶车可信换道方法在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链和联邦学习的自动驾驶车可信换道方法，其特征在于，包括： S1：道路内的所有实体，即所有自动驾驶车和路侧边缘计算节点，在可信中心中进行区块链网络初始化注册成为授权节点；信任中心向授权节点下发公私钥对和电子钱包账户； S2：路侧边缘计算节点根据道路交通需要发布联邦学习训练任务成为联邦学习服务器端，在路侧边缘计算节点服务范围内的自动驾驶车根据意愿申请成为客户端；服务器与分布式客户端建立训练合约；为了激励自动驾驶车成为客户端，路侧边缘计算节点会为参与训练的客户端可供一笔数字货币B作为奖励； S3：路侧边缘计算节点生成初始模型参数winitial，其中包括随机初始化动作价值网络参数θinitial和动作价值网络参数以及超参数学习率γ＝0.95；发送到参与训练的客户端进行本地训练，客户端按接收到的模型参数配置本地模型后进行模型训练，记训练开始时间为tinitial,聚合时间为tfed，当前时间戳为t； S4：客户端邀请通信范围内的5辆自动驾驶车成为见证车，验证客户端的训练结果；为了激励周围车参与认证，客户端分出一部分任务奖励b作为认证报酬；其中b＜B； S5：当客户端训练轮数e达到5000次以上后，客户端首先将训练的结果发送给见证车进行工作认证，见证车认证后把认证结果和签名发送给客户端，当客户端训练结果通过所有见证车的认证；客户端将附有各见证车签名的模型上传到服务器当中； S6：当聚合时间到时，服务器对已收到的客户端返回的模型参数采用联邦平均聚合算法进行参数聚合，得到本轮聚合参数；当所述本轮聚合模型的平均奖励rn未达到所述服务器的性能条件，即rn＜0.9rmax时，将所述本轮聚合模型作为下轮初始模型，向客户端发送所述下轮初始模型参数，以通过所述客户端进行下个轮次的本地训练，直到模型满足服务器性能要求；rmax为服务器的最好性能条件； S7：区块链网络中在路侧边缘计算节点中投票选出共识节点；各共识节点分别把网络内发生的所有合约内容都被打包进区块；率先完成区块制作的共识节点把自己的共识提议广播给所有共识节点认证，共识节点中半数以上共识节点验证同意该区块提议后，将该区块写入区块链，并将新区块链广播到所有节点。

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